作为一名数据科学家，您可能擅长进行实验、交付洞察、自动化报告。您的利益相关者对您的工作赞誉有加，您的仪表板精美绝伦，您的分析严谨透彻。然而，如果您的工作成果未能真正影响产品路线图的走向，那么您真的称得上是在驱动业务影响力吗？
答案往往归结为一项关键技能，正是这项技能将战略型数据科学家与战术型数据科学家区分开来：不仅要善于提出更好的问题，更要懂得如何构建（frame）这些问题。
好的问题能产生影响力。而影响力——而非仅仅是技术上的卓越——是数据科学家在人工智能时代抵御角色被取代风险的最佳防线。
数据科学影响力的三个层次
在深入探讨如何提出卓越问题之前，本文将描述数据科学家表现的三个层次。明确这些层次后，便能清晰理解为何更出色的提问能力是区分不同层次的关键因素。
大多数数据科学家在职业生涯中，随着对产品影响力的提升，其职业等级也会随之晋升。较低的层次可能面临人工智能的威胁，而较高的层次则能将人工智能视为机遇。
第一层次：被动执行者 在此阶段，数据科学家在决策已经制定后才回应问题。大部分工作来自项目管理系统（如Jira）的工单或即时通讯工具（如Slack）的请求。工作重点是快速交付清晰的分析结果，但往往缺乏对更广泛战略背景的了解。
第二层次：知情协作者 在此阶段，数据科学家会参与产品规划会议并运行实验，通过提出澄清性问题来更好地理解即时问题。虽然仍主要处于被动响应状态，但其工作更多是为决策提供信息，而非主导或构建决策。
第三层次：战略合作伙伴 在此阶段，数据科学家能够塑造优先级。在其他人想到之前，就能识别出值得解决的问题。他们能提出具有战略意义的问题，其工作直接影响到产品的开发、发布或资金投入。
无论在组织中的实际资历如何，迈向第三层次的行为模式，不仅能有效抵御潜在的人工智能冲击，也能为强劲的职业晋升奠定坚实基础。
核心启示在于，在第一层次，数据科学家只是回答他人已经构建好的问题。在第二层次，数据科学家是澄清问题以解决眼前困境。但在第三层次，数据科学家提出的是能够重塑整个团队对问题思考方式的战略性问题。
随着职业层次的提升，数据科学家从“回答问题”转向“提出更好的问题”。但究竟是什么让一个问题“更好”？又是什么将一个例行的数据请求转化为战略性洞察？答案在于定义高价值问题的五个具体属性。
驱动决策的问题剖析
并非所有问题都具有同等价值；有些问题只会带来繁琐的工作，有些能揭示洞察，但最优秀的问题则能直接驱动决策。本文总结了五项特质，它们将高价值问题与低价值问题区分开来，亦是战略性问题与“忙碌工作”之间的分界线：
1. 决策导向型 (Decision-Linked)：卓越的问题与行动之间有清晰的关联。当问题得到解答时，相关人员便能明确下一步该怎么做。
- 旧式提问: “我们的用户留存率按同期群组划分是多少？”
- 战略提问: “我们应该针对哪些同期群组开展留存活动，以及应该分配多少预算？”
2. 减少模糊型 (Ambiguity-Reducing)：这类问题能澄清模糊或高风险的产品押注。它们能在智能人士意见不一的情况下，提供一个推进工作的框架。
- 旧式提问: “有多少用户尝试了新功能？”
- 战略提问: “新功能是在蚕食我们核心功能的使用率，还是在扩展整体用户参与度？”
3. 指导方向型 (Directional)：它们不仅仅是描述现状，更是指引方向。这类问题指向具体的行动，并揭示重要的权衡取舍。
- 旧式提问: “功能使用率与留存率之间有什么关联？”
- 战略提问: “如果我们专注于此功能，预期能带来的最大留存率提升是多少？”
4. 可扩展型 (Scalable)：这类问题能够为未来解决类似问题或跨团队协作提供框架，从而构建组织的整体能力，而非仅仅提供个体洞察。
- 旧式提问: “上周转化率发生了什么？”
- 战略提问: “我们应该监测哪些早期指标，以便在转化率变化影响收入之前就预测到它们？”
5. 非显而易见型 (Non-Obvious)：它们能揭示之前未曾考虑的权衡，并挑战现有的假设。
- 旧式提问: “用户是否在使用我们的推荐功能？”
- 战略提问: “我们的推荐功能是在增强用户的自主性，还是让他们更依赖我们的平台？”
问题阶梯：通往战略影响力的路径
既然已知卓越问题能达成何种目标，那么如何将这些原则应用于产品经理刚提出的请求呢？本文提出了一个问题序列，数据科学家可以自行使用，或与产品经理、工程团队沟通时采纳，它有助于将战术性请求转化为具有战略性成果的任务。这被称为“问题阶梯”模型，它是一个实用的工具，能彻底改变与利益相关者的互动方式。
与其立即投入分析，不如通过阶梯的每一级来确保正在解决正确的问题：
1: 观察 (Observation): 发生了变化，或者有人感到好奇。
2: 澄清 (Clarification): 我们究竟想了解什么？
3: 相关性 (Relevance): 这与产品或业务目标有何关联？
4: 决策 (Decision): 这将促成什么样的决策或行动？
5: 优先级 (Prioritization): 这项工作是否值得优先于其他任务？
在问题阶梯的推进过程中，请始终牢记上一节中提到的五个问题属性。每提出一个问题后，运用这五个属性来判断下一步应该提出什么问题。
在实践中，当产品经理提出看似简单的请求时，例如：“您能分析一下我们的功能采纳率吗？”数据科学家不应立即着手编写查询，而是应该沿着问题阶梯进行探索：
观察: “是什么具体的变化或模式促使您提出这项请求？”
澄清: “我们是想了解哪些功能最受欢迎，哪些用户最活跃，还是哪些功能能驱动留存？”
相关性: “功能采纳率如何与我们当前的产品战略关联起来？我们是在评估现有功能，还是在决定下一步要开发什么？”
决策: “有哪些关于产品开发的决策正在等待这项分析结果？如果采纳率远高于或低于预期，我们将采取什么行动？”
优先级: “为了根据这项分析的洞察采取行动，我们将暂停哪些其他项目？我们需要达到何种置信水平才能改变我们的开发优先级？”
这个过程通常只需10-15分钟的对话，却能将一个通用的报告请求转化为具有明确行动意义的战略性分析。
从执行者到战略合作伙伴
问题阶梯模型还能帮助数据科学家识别何时不需要进行分析。如果无法在第4级和第5级找到明确的答案，这便是一个强烈的信号，表明目前进行这项分析的价值不高。与其产出无人问津的洞察，不如将时间花在澄清战略背景上。
曾有观察发现，一些数据科学家在接到产品经理的请求后，直接编写代码，随后却困惑于其精心完成的分析为何被忽视。问题阶梯模型强制数据科学家在前期就完成战略性工作，此时这项工作最具价值且成本最低。
这正是数据科学家从“任务接收者”转变为战略合作伙伴的关键。第一层次的数据科学家是优秀的贡献者，而第三层次的数据科学家则能提升整个团队的水平。运用问题阶梯模型不仅能改善数据科学家提出的问题，也能提升利益相关者的提问质量。
本文介绍的框架——三个层次、五个问题属性和问题阶梯——不仅仅是提升分析效率的工具。它们更是重塑数据科学家工作方式的关键技能。掌握这些框架，数据科学家会发现，提出正确的问题不仅能改善自身工作，还能提升周围所有人的水平。
